为什么说区间估计是统计学最重要的内容?

【答案】：B本题旨在考查考生对区间估计原理知识点的掌握程度。区间估计就是根据估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围，它是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，它虽不具体指出总体参数等于什么，但能指出未知总体参数落入某一区间的概率有多大。区间估计的原理是根据样本分布理论。在计算区间估计值，解释估计的正确概率时，依据的是该样本统计量的分布规律及样本分布的标准误(SE)。也就是说，只有知道了样本统计量的分布规律和样本统计量的标准误才能计算总体参数可能落入的区间长度，并对区间估计的概率进行解释．故本题的正确答案是B。

区间估计的概念区间估计是根据样本统计量，利用抽样分布的原理，用概率表示总体参数可能落在某数值区间之内的推算方法。区间估计的原理区间估计的理论依据是抽样分布理论。现在以总体平均数区间估计为例，说明区间估计的基本原理。总体参数区间估计的计算方法由于样本容量、总体分布状态等多方面因素对总体参数估计的可信度都会产生不同程度的影响，因此，在进行总体参数估计时要针对不同情况区别对待。大样本总体平均数的区间估计要对总体平均数μ做出比较准确的估计，就要合理地确定平均数样本分布的标准差即标准误。事实上，标准误与样本容量和总体分布的标准差关系密切。当样本容量n大于30的时候，样本标准差S与总体标准差σ相差不会很大，一般就可以利用S来做σ的估计值。同时，随着样本容量的增加，样本平均数与总体平均数的差距就会缩小，即标准误就会减小。

区间估计公式：F/G＝h/L。区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。在数学里，区间通常是指这样的一类实数集合：如果x和y是两个在集合里的数，那么，任何x和y之间的数也属于该集合。例如，由符合0≤x≤1的实数所构成的集合，便是一个区间，它包含了0、1，还有0和1之间的全体实数。其他例子包括：实数集，负实数组成的集合等。区间估计是统计学最重要的内容。统计学里面的一个概述就是区间统计，统计学在很多时候都需要用到估计的内容，取一个近似值，所以说区间估计是非常重要的，也是必要的一种方法。统计学很重要的目的就是组间的比较和组内的比较，区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围。

区间估计和点估计的理论核心分别是什么如下：区间估计的理论核心是利用样本数据对总体参数进行估计，并给出一个区间范围，以表明参数真值可能存在的范围。点估计的理论核心是通过样本数据，给出一个单一的数值作为总体参数的估计值。区间估计：区间估计是利用统计原理和方法，根据样本数据推断总体参数的未知真值范围。它的理论核心是构造一个区间，使得总体参数落在该区间的概率达到预设的置信水平。区间估计的过程包括以下几个步骤：1、选择合适的抽样方法：根据具体问题选择适当的抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样等，从总体中获取样本数据。2、假设总体分布：根据领域知识或样本数据特征，假设总体服从某种分布，如正态分布、二项分布等。3、确定置信水平：选择置信水平α，代表对总体参数估计的可靠程度。常用的置信水平有95%、99%等。4、计算样本统计量：根据样本数据计算相应的统计量，如样本均值、样本方差等。5、构造置信区间：根据样本统计量的分布特性，计算得到置信区间的上下限。6、解释结果：将置信区间的结果进行解释，表示总体参数真值有一定概率落在该区间内。点估计：点估计是通过样本数据，给出一个单一的数值作为总体参数的估计值。它的理论核心是选择一个合适的统计量来进行估计，使得估计值具有良好的性质，如无偏性、有效性等。点估计的过程包括以下几个步骤：1、选择估计量：根据问题需要选择合适的估计量，如样本均值、样本方差等。2、判断性质：对所选择的估计量进行性质判断，如是否无偏、是否有效等。3、计算估计值：根据样本数据计算所选择的估计量的具体数值。4、解释结果：将估计值进行解释，表示总体参数的估计值为该数值。

因为统计学很重要的目2113的其实是组间的比5261较和组内的比较，4102而主内的比较他之间区间的估计1653是非常重要的一部分区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围。

区间估计的宽度不可以控制，因置信度越高，区间就越宽，估计越不精确。样本容量：加大样本容量，可以提高样本的代表性，提高估计精确度。区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。区间估计（interval estimation）是从点估计值和抽样标准误差出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level），这个建立起来的包含待估计参数的区间称为置信区间（confidence interval），指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl）和置信上限（upper confidence limit,ucl)

因为统计学很重要的目的其实是组间的比较和组内的比较，而主内的比较他之间区间的估计是非常重要的一部分区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围。

这种换元法叫积分区间对调公式（或者叫积分区间再现公式），实质是对原积分变量x进行换元，即令x+t=a+b （a，b分别为原定积分的上下限），用t来取代x成为新的积分变量。这么做的好处是，在保留原积分区间不变更的前提下（换元后新旧积分区间仍一模一样），实现了对被积函数的改造，然后就可以利用积分区间的可加性构造出积分循环来进行整体求解。通常用于含有较复杂的三角函数的被积表达式。（粘贴于一大神）

一、会计1.概念：会计是以货币为主要计量单位，运用专门的方法，对企事业、机关单位或其他经济组织的经济活动进行连续、系统、全面地反映和监督的一项经济管理活动。具体而言，会计是对一定主体的经济活动进行的核算和监督，并向有关方面提供会计信息。2.目的：会计目标也称作会计目的，是要求会计工作完成的任务或达到的标准，也称为财务报告的目标。我国《企业会计准则》中对会计核算的目标做了明确规定：会计的目标是向财务会计报告使用者提供与企业财务状况、经营成果和现金流量等有关的会计信息，反映企业管理层受托责任履行情况，有助于财务会计报告使用者作出经济决策。　　二、统计学1.概念：统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。2.目的：统计学的目的是探索总体的数量规律性。　　三、统计分组1.概念：统计分组（statisticalgrouping）是指根据统计研究任务的要求和研究现象总体的内在特点，把现象总体按某一标志划分为若干性质不同但又有联系的几个部分称“统计分组”。总体的变异性是统计分组的客观依据。统计分组是总体内进行的一种定性分类，它把总体划分为一个个性质不同的范围更小的总体。2.目的：统计分组是保持各组内，统计资料的一致性和组间资料的差异性，便于运用各种统计方法研究现象的数量表现和数量关系，从而正确地认识事物的本质及其规律。

答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去了其存在意义。3.简要说明抽样误差和非抽样误差答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以计量和控制的。4（先分为集中趋势与分散程度，再继续细分，即综述7、8）一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、分布形状（偏态和峰度）几方面来测度。分布集中趋势的测度有众数、中位数、分位数、均值、几何平均数、切尾均值；分布离散程度的测度有极差、内距、方差和标准差、离散系数。7.简述众数、中位数和均值的特点和应用场合。答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数一组数据分布的峰值，容易计算，但不是总是存在，众数只有在数据量较多时才有意义，数据量较少时不宜使用。主要适合作为分类数据的集中趋势测度值，应用场合较少；中位数是一组数据中间位置上的代表值，直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分，当数据的分布偏斜较大时，使用中位数也许不错。主要适合作为顺序数据的集中趋势测度值。 ；均值数据对数值型数据计算的，而且利用了全部数据信息，提取的信息最充分，当数据呈对称分布或近似对称分布时，三个代表值相等或相近，此时应选择平均数。但受极端数据的影响，对于偏态分布的数据，平均数的代表性较差，此时应考虑中位数或众数。8.标准差和方差反映数据的什么特征反映数据离散程度的特征. 标准差反应数据的变化幅度，即上下左右波动的剧烈程度。在统计中可以用来计算某变量值的区间范围（即置信区间）。 方差：即标准差的平方。 所以，标准差和方差两者没有本质区别。5怎样理解均值在统计中的地位？答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。10为什么要计算离散系数？答：在比较二组数据的差异程度时，由于方差和标准差是以均值为中心计算出来的，有时直接比较标准差是不准确的，需要剔除均值大小不等的影响，计算并比较离散系数1怎样理解频率与概率的关系？频率的极限是概率吗？频率在一定程度上反映了事件发生的可能性大小. 尽管每进行一连串（n次）试验，所得到的频率可以各不相同，但只要 n相当大，频率与概率是会非常接近的.因此，概率是可以通过频率来“测量”的, 频率是概率的一个近似. 概率是频率稳定性的依据，是随机事件规律的一个体现 . 实际中，当概率不易求出时，人们常通过作大量试验，用事件出现的频率去近似概率. 当实验次数趋向于无穷时，频率的极限就是概率。2概率的三种定义各有什么应用场合和局限性1 古典概率 实验的基本事件总数有限，每个基本事件出现的可能性相同； 要求样本空间是有限并且是已知的。机会游戏的很多问题可以满足这些条件；但现实生活的实际问题样本空间或者出现的结果无限或者未知，因此具有较强的局限性2 统计概率 历史上同类事物发生的稳定频率。在日常生活与工作中，应用较为普遍；统计概率通常是计算大量重复试验中该事件出现次数的频率，但有些试验是不能重复的3 主观概率 随机事件发生的可能性既不能通过等可能事件个数来计算，也不能根据大量重复试验的频率来估计，但决策者又必须对其进行估计从而做出相应决策。具有主观随意性3概率密度函数和分布函数的联系与区别表现在哪些方面一元函数下.概率分布函数是概率密度函数的变上限积分,就是原函数.概率密度函数是概率分布函数的一阶导函数.多元函数下.联合分布函数是联合密度函数的重积分.联合密度函数是联合分布函数关于每个变量的偏导.6随机变量的数学期望和方差与第二章所讲的均值和方差有何区别，联系数学期望又称均值，实质上是随机变量所有可能取值的一个加权平均，其权数就是取值的概率，方差一样12解释总体分布、样本分布和抽样分布的含义总体分布：所有元素出现概率的分布 样本分布：样本n个观察值的概率分布。抽样分布：由样本n个观察值计算的统计量的概率分布1． 简述评价估计量好坏的标准1、无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数2、有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效 3、一致性：随着样本量的增大时，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。举例2.说明区间估计的基本原理答：总体参数的区间估计是在一定的置信水平下，根据样本统计量的抽样分布计算出用样本统计量加减抽样误差表示的估计区间。3解释置信水平的含义 （画图）置信区间中包含总体参数真值的次数所占的比率称为置信水平；而置信区间是指由样本统计量所构成的总体参数的估计区间。置信区间越大，置信水平越高。4．解释置信水平为95％的置信区间的含义答：总体参数是固定的，未知的，置信区间是一个随机区间。置信水平为95％的置信区间的含义是指，在相同条件下多次抽样下，在所有构造的置信区间里大约有95％包含总体参数的真值。5．简述样本容量与置信水平、总体方差、允许误差的关系答：以估计总体均值时样本容量的确定公式为例： 样本容量与置信水平成正比、与总体方差成正比、与允许误差成反比。附加题：简(综)述述置信区间和显著性水平的关系显著性水平为a检验的拒绝域，与置信水平为1-a的置信区间互为补集的，也即：求接受域就是求置信区间，所以假设检验和区间估计本质是一回事。1．理解原假设与备择假设的含义，并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则.答：原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设；而备择假设通常是研究者想收集证据予以支持的假设。建立两个假设的原则有：（1）原假设和备择假设是一个完备事件组,而且相互对立。（2）一般先确定备择假设。再确定原假设。（3） 等号“＝”总是放在原假设上。（4）假设的确定带有一定的主观色彩。（5）假设检验的目的主要是收集证据来拒绝原假设。3．什么是显著性水平？它对于假设检验决策的意义是什么？答：假设检验中犯第一类错误的概率被称为显著性水平。显著性水平通常是人们事先给出的一个值，用于检验结果的可靠性度量，但确定了显著性水平等于控制了犯第一错误的概率， 对检验结果的可靠性起一种度量作用4．什么是p 值？p 值检验和统计量检验有什么不同？答：p 值是当原假设为真时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率。P 值常常作为观察到的数据与原假设不一致程度的度量。统计量检验采用事先确定显著性水平，来控制犯第一类错误的上限，p 值可以有效地补充提供地关于检验可靠性的有限信息。p值检验的优点在于，它提供了更多的信息，让人们可以选择一定的水平来评估结果是否具有统计上的显著性。6比较单侧检验和双侧检验的区别（1）问题的提法不同，双侧检验研究的是新方法与旧方法是否有差异；单侧检验研究的是新方法明显好于旧方法还是新方法明显不如旧方法。2 建立假设的形式不同，双侧检验的假设是 H0: u=u0 H1: u ≠u0；单侧检验的假设是 H0: u≤u0 H1: u>u0 或 H0: u<u0 H1: u≤u0 。（3）否定的区域不同，双侧检验的否定区域是 |Z|> Z a/2；单侧检验的否定区域是 Z<-Za 或 Z>Za1什么是方差分析？它研究的是什么？方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法，来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响。2方差分析中有哪些基本假定每个总体都应服从正态分布；每个总体的方差必须相同；观测值是独立的3简述方差分析的基本思想通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小7解释水平项平方和、误差项平方和的含义水平项误差平方和简记为SSA，它是各组平均值与总平均值的误差平方和，反映各总体的样本均值之间的差异程度，是对随机误差和系统误差的大小的度量，因此又称为组间平方和 误差项平方和，简记为SSE，它是每个水平或的各样本数据与其组平均值误差的平方和，反映了每个样本各观测值的离散状况，是对随机误差的大小的度量，因此又称为组内平方和或残差平方和1． 相关分析与回归分析的区别与联系是什么？答：相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。具有共同的研究对象，都是对变量间相关关系的分析，二者可以相互补充。相关分析可以表明变量间相关关系的性质和程度，只有当变量间存在相当程度的相关关系时，进行回归分析去寻找变量间相关的具体数学形式才有实际的意义。同时在进行相关分析时，如果要具体确定变量间相关的具体数学形式，又要依赖于回归分析，而且在多个变量的相关分析中相关系数的确定也是建立在回归分析基础上但它们在研究目的和对研究方法上有明显区别。

统计学第四版答案第一章什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。统计学与统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。2．简要说明统计数据的来源答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。3.简要说明抽样误差和非抽样误差答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。4.答：（1）有两个总体：A品牌所有产品、B品牌所有产品 （2）变量：口味（如可用10分制表示） （3）匹配样本：从两品牌产品中各抽取1000瓶，由1000名消费者分别打分，形成匹配样本。 （4）从匹配样本的观察值中推断两品牌口味的相对好坏。第二章、统计数据的描述思考题1描述次数分配表的编制过程答：分二个步骤：按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。按数量标志进行分组，可分为单项式分组与组距式分组单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。统计分组应遵循“不重不漏”原则将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。2．解释洛伦兹曲线及其用途答：洛伦兹曲线是20世纪初美国经济学家、统计学家洛伦兹根据意大利经济学家帕累托提出的收入分配公式绘制成的描述收入和财富分配性质的曲线。洛伦兹曲线可以观察、分析国家和地区收入分配的平均程度。3. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。4 怎样理解均值在统计中的地位？答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。5 对比率数据的平均，为什么采用几何平均？答：比率数据往往表现出连乘积为总比率的特征，不同于一般数据的和为总量的性质，由此需采用几何平均。6. 简述众数、中位数和均值的特点和应用场合。答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算，但不是总是存在，应用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。7 为什么要计算离散系数？答：在比较二组数据的差异程度时，由于方差和标准差受变量值水平和计量单位的影响不能直接比较，由此需计算离散系数作为比较的指标。练习题：1. 频数分布表如下： 服务质量等级评价的频数分布服务质量等级 家庭数（频率） 频率%A 14 14B 21 21C 32 32D 18 18E 15 15合计 100 100 条形图（略）2 （1）采用等距分组： n=40 全距=152-88=64 取组距为10 组数为 64/10=6.4 取6组 频数分布表如下： 40个企业按产品销售收入分组表按销售收入分组（万元） 企业数（个） 频率（%） 向上累积 向下累积 企业数 频率 企业数 频率100以下100～110110～120120～130130～140140以上 5912743 12.522.530.017.510.07.5 51426333740 12.535.065.082.592.5100.0 4035261473 100.087.565.035.017.57.5合计 40 100.0 — — — — （2） 某管理局下属40个企分组表按销售收入分组（万元） 企业数（个） 频率（%）先进企业良好企业一般企业落后企业 111199 27.527.522.522.5合计 40 100.03 采用等距分组全距=49-25=24n=40 取组距为5，则组数为 24/5=4.8 取5组 频数分布表：按销售额分组（万元） 频数（天数） 25-30 30-35 35-40 40-45 45-50 4 6 15 9 6 合计 404. ．（1）排序略。 （2）频数分布表如下： 100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组（小时） 灯泡个数（只） 频率（%）650~660 2 2660~670 5 5670~680 6 6680~690 14 14690~700 26 26700~710 18 18710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计 100 100 直方图（略）。 （3）茎叶图如下：65 1 8 66 1 4 5 6 8 67 1 3 4 6 7 9 68 1 1 2 3 3 3 4 5 5 5 8 8 9 9 69 0 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 8 9 970 0 0 1 1 2 2 3 4 5 6 6 6 7 7 8 8 8 9 71 0 0 2 2 3 3 5 6 7 7 8 8 9 72 0 1 2 2 5 6 7 8 9 9 73 3 5 6 74 1 4 7 5 等距分组n=65 全距=9-（-25）=34 取组距为5，组数=34/5=6.8, 取 7组频数分布表：按气温分组 天数-25 --- -20-20 --- -15-15 --- -10-10 --- -5-5 --- 0 0 --- 5 5 --- 10 8810141447合计 657 （1）茎叶图如下：A班 树茎 B班数据个数 树 叶 树叶 数据个数0 3 59 21 4 4 0448 42 97 5 122456677789 1211 97665332110 6 011234688 923 98877766555554443332100 7 00113449 87 6655200 8 123345 66 632220 9 011456 60 10 000 3A班考试成绩的分布比较集中，且平均分数较高；B班考试成绩的分布比A班分散，且平均成绩较A班低8. 箱线图如下：（特征请读者自己分析）9．（1）=274.1（万元）；Me =272.5 ；QL=260.25；QU =291.25。 （2）（万元）。10．甲企业平均成本＝19.41（元）， 乙企业平均成本＝18.29（元）； 原因：尽管两个企业的单位成本相同，但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大，因此拉低了总平均成本。11．=426.67（万元）； ＝116.48(万元)13（1）离散系数，因为它消除了不同组数据水平高低的影响。 （2）成年组身高的离散系数：； 幼儿组身高的离散系数：； 由于幼儿组身高的离散系数大于成年组身高的离散系数，说明幼儿组身高的离散程度相对较大。14 ．表给出了一些主要描述统计量方法A 方法B 方法C 平均 165.6 平均 128.73 平均 125.53中位数 165 中位数 129 中位数 126众数 164 众数 128 众数 126标准偏差 2.13 标准偏差 1.75 标准偏差 2.77极差 8 极差 7 极差 12最小值 162 最小值 125 最小值 116最大值 170 最大值 132 最大值 128 先考虑平均指标，在平均指标相近时考虑离散程度指标。 应选择方法A，其均值远高于其他两种方法，同时离散程度与其他两组相近。15．(1)风险的度量是一个不断发展的问题，在古典金融理论中，主要采用标准差这个统计测度来反映，现代金融中，采用在险值（value at risk）。（2）无论采用何种风险度量，商业类股票较小（3）个人对股票的选择，与其风险偏好等因素有关。第四章 1.总体分布指某个变量在总体中各个个体上的取值所形成的分布，它是未知的，是统计推断的对象。从总体中随机抽取容量为n的样本，它的分布称为样本分布。由样本的某个函数所形成的统计量，它的分布称为抽样分布（如样本均值、样本方差的分布） 2.重复抽样和不重复抽样下，样本均值的标准差分别为： 因此不重复抽样下的标准差小于重复抽样下的标准差，两者相差一个调整系数3.解释中心极限定理的含义答：在抽样推断中，中心极限定理指出，不论总体服从何种分布，只要其数学期望和方差存在，对总体进行重复抽样时，当样本容量充分大，样本均值趋近于正态分布。中心极限定理为均值的抽样推断奠定了理论基础。第四章、参数估计简述评价估计量好坏的标准答：评价估计量好坏的标准主要有：无偏性、有效性和相合性。设总体参数的估计量有和，如果，称是无偏估计量；如果和是无偏估计量，且小于，则比更有效；如果当样本容量，，则是相合估计量。2.说明区间估计的基本原理答：总体参数的区间估计是在一定的置信水平下，根据样本统计量的抽样分布计算出用样本统计量加减抽样误差表示的估计区间，使该区间包含总体参数的概率为置信水平。置信水平反映估计的可信度，而区间的长度反映估计的精确度。3．解释置信水平为95％的置信区间的含义答：总体参数是固定的，未知的，置信区间是一个随机区间。置信水平为95％的置信区间的含义是指，在相同条件下多次抽样下，在所有构造的置信区间里大约有95％包含总体参数的真值。4．简述样本容量与置信水平、总体方差、允许误差的关系答：以估计总体均值时样本容量的确定公式为例：样本容量与置信水平成正比、与总体方差成正比、与允许误差成反比。2. 解：由题意：样本容量为若若解：由题可得：尽管采用不重复抽样，但因为样本比例很小（不到0.5%），其抽样误差与重复抽样下近似相同，采用重复抽样的抽样误差公式来计算。为大样本，则在的显著性水平下的置信区间为：当，置信区间为（2.88,3.76）当，置信区间为(2.80,3.84)当，置信区间为(2.63,4.01)5解：假设距离服从正态分布，平均距离的95％的置信区间为＝（7.18,11.57）7解：由题意：。因为均超过5，大样本（1）总体中赞成比率的显著性水平为的置信区间为当时，置信区间为（50.7%,77.3%）(2)如果要求允许误差不超过10％，置信水平为95％，则应抽取的户数：8.此题需先检验两总体的方差是否相等：在5%的显著性水平下，,不拒绝原假设认为两总体方差是相同的。（1）即（1.93，17.669）（2）即（0.27，19.32）11.大样本的情况 （1）90%置信度下（3.021%，16.979）（2）95%置信度下（1.684%，18.316%）12．解：由题可计算： 两个总体方差比在95％的置信区间为：14．解：由题意：则必须抽取的顾客数为：第五章、假设检验思考题1．1．理解原假设与备择假设的含义，并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则.答：原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设；而备择假设通常是研究者想收集证据予以支持的假设。建立两个假设的原则有：（1）原假设和备择假设是一个完备事件组。（2）一般先确定备择假设。再确定原假设。（3）等号“＝”总是放在原假设上。（4）假设的确定带有一定的主观色彩。（5）假设检验的目的主要是收集证据来拒绝原假设。2．第一类错误和第二类错误分别是指什么？它们发生的概率大小之间存在怎样的关系？答：第I类错误指，当原假设为真时，作出拒绝原假设所犯的错误，其概率为。第II类错误指当原假设为假时，作出接受原假设所犯的错误，其概率为。在其他条件不变时，增大，减小；增大，减小。3．什么是显著性水平？它对于假设检验决策的意义是什么？答：假设检验中犯第一类错误的概率被称为显著性水平。显著性水平通常是人们事先给出的一个值，用于检验结果的可靠性度量，但确定了显著性水平等于控制了犯第一错误的概率，但犯第二类错误的概率却是不确定的，因此作出“拒绝原假设”的结论，其可靠性是确定的，但作出“不拒绝原假设”的结论，其可靠性是难以控制的。4．什么是p值？p值检验和统计量检验有什么不同？答：p值是当原假设为真时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率。P值常常作为观察到的数据与原假设不一致程度的度量。统计量检验采用事先确定显著性水平，来控制犯第一类错误的上限，p值可以有效地补充提供地关于检验可靠性的有限信息。值检验的优点在于，它提供了更多的信息，让人们可以选择一定的水平来评估结果是否具有统计上的显著性。5．什么是统计上的显著性？答：一项检验在统计上是显著的（拒绝原假设），是指这样的（样本）结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的。显著性的意义在于“非偶然的练习题3．解（1）第一类错误是，供应商提供的炸土豆片的平均重量不低于60克，但店方拒收并投诉。 （2）第二类错误是，供应商提供的炸土豆片的平均重量低于60克，但店方没有拒收。 （3）顾客会认为第二类错误很严重，而供应商会将第一类错误看得较严重。4．解：提出假设 已知 检验统计量为拒绝规则是：若，拒绝；否则，不拒绝由得：，拒绝，认为改进工艺能提高其平均强度。5解： 设为如今每个家庭每天收看电视的平均时间（小时）需检验的假设为：调查的样本为：大样本下检验统计量为：在0.01的显著性水平下，右侧检验的临界值为因为，拒绝，可认为如今每个家庭每天收看电视的平均时间增加了6. 解：提出假设 已知： 检验统计量 拒绝，可判定电视使用寿命的方差显著大于VCR7. 解：提出假设： ，独立大样本，则检验统计量为： 而2.33 因为，拒绝，平均装配时间之差不等于5分钟8. 解：匹配小样本 提出假设： 由计算得：，检验统计量为，不拒绝，不能认为广告提高了潜在购买力的平均得分。9. 解：提出假设： 已知： 大样本，则检验统计量为：而，因为，拒绝，可认为信息追求者消极度假的比率显著小于非信息追求者。10. 解：提出假设： 由题计算得： 检验统计量为：，而 ，所以拒绝，认为两种机器的方差存在显著差异。相关与回归分析思考题相关分析与回归分析的区别与联系是什么？答：相关与回归分析是研究变量之间不确定性统计关系的重要方法，相关分析主要是判断两个或两个以上变量之间是否存在相关关系，并分析变量间相关关系的形态和程度。回归分析主要是对存在相关关系的现象间数量变化的规律性作出测度。但它们在研究目的和对变量的处理上有明显区别。它们均是统计方法，不能揭示现象之间的本质关系。3.什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间的区别是什么？答：以简单线性回归模型为例，总体回归函数是总体因变量的条件期望表现为自变量的函数：，或。总体回归函数是确定的和未知的，是回归分析所估计的对象。样本回归函数是根据样本数据所估计出的因变量与自变量之间的函数关系：或。回归分析的目的是用样本回归函数来估计总体回归函数。它们的区别在于，总体回归函数是未知但是确定的，而样本回归函数是随样本波动而变化；总体回归函数的参数是确定的，而样本回归函数的系数是随机变量；总体回归函数中的误差项不可观察的，而样本回归函数中的残差项是可以观察的。4. 什么是随机误差项和残差？它们之间的区别是什么？答：随机误差项表示自变量之外其他变量的对因变量产生的影响，是不可观察的，通常要对其给出一定的假设。残差项指因变量实际观察值与样本回归函数计算的估计值之间的偏差，是可以观测的。它们的区别在于，反映的含义是不同且可观察性也不同，它们的联系可有下式:5.为什么在对参数进行最小二乘估计时，要对模型提出一些基本的假定？答:最小二乘法只是寻找估计量的一种方法，其寻找到的估计量是否具有良好的性质则依赖模型的一些基本的假定。只有在一系列的经典假定下，最小二乘估计量才是BLUE。15. ．为什么在多元回归中要对可决系数进行修正？答：在样本容量一定下，随着模型中自变量个数的增加，可决系数会随之增加，模型的拟合程度上升，但自由度会损失，从而降低推断的精度，因此需要用自由度来修正可决系数，用修正的可决系数来判断增加自变量的合适性。16．在多元线性回归中，对参数作了t检验后为什么还要作方差分析和F检验？答：t检验仅是对单个系数的显著性进行检验，由于自变量之间存在着较为复杂的关系，因此有必要对回归系数进行整体检验，方差分析和F检验就是对回归方程的整体统计显著性进行的检验方法。练习题解：设简单线性回归方程为：采用OLS估计：回归系数经济意义：销售收入每增加1万元，销售成本会增加0.786万元。可决系数为：回归标准误：检验统计量为：所以是显著不为零预测：95%的预测区间为：即（ 664.579 ，674.153）2.（1）（2）负相关关系（3）（4）估计的斜率系数为－7.0414，表示航班的正点率每提高1％，百万名乘客的投诉次数会下降：7.0414*0.01=0.070414次。（5）如果，则次3.Results of multiple regression for y Summary measures Multiple R 0.9521 R-Square 0.9065 Adj R-Square 0.8910 StErr of Est 3.3313 ANOVA Table Source df SS MS F p-value Explained 3 1937.7485 645.9162 58.2048 0.0000 Unexplained 18 199.7515 11.0973 Regression coefficients Coefficient Std Err t-value p-value Lower limit Upper limit Constant 32.9931 3.1386 10.5121 0.0000 26.3991 39.5870 x1 0.0716 0.0148 4.8539 0.0001 0.0406 0.1026 x2 16.8727 3.9956 4.2228 0.0005 8.4782 25.2671 x3 17.9042 4.8869 3.6637 0.0018 7.6372 28.17114.5.7. 解（1）样本容量：（2）（3）(4)，(5)用F检验：，整体对有显著影响，但不能确定单个对y的贡献。

两次。区间估计这个考点考过的次数。对于数一来说，只在2003年和2016年考过两次，均以填空题的形式出现，占4分。其次，区间估计的基本原理。在数学里，区间通常是指这样的一类实数集合：如果x和y是两个在集合里的数，那么，任何x和y之间的数也属于该集合。

60分钟cci最准确的参数是14拓展资料：参数 对指定应用而言,它可以是赋予的常数值；在泛指时,它可以是一种变量,用来控制随其变化而变化的其他的量.参数是现在很多机械设置或维修上能用到的一个选项,怎么理解参数呢,字面上理解是可供参考的数据,但有时又不全是数据.相关的我们可以搜索--参数查看.简单说,参数是给我们参考的.也有让我们很为难的,那就是参数设置了.统计学中：描述总体特征的概括性数字度量,它是研究者想要了解的总体的某种特征值 在数学中 数学中 参数思想贯彻于解析几何中 对于几何变量 人们用含有字母的代数式来表示变量 这个代数式叫作参数式 其中的字母叫做参数式 用图形几何性质 与代数关系来连立整式 进而解题 同时 参数法 也是许许多多解题技巧的源泉区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。

点估计与区间估计的区别：点估计是通过抽样得到样本指标作为总体指标的估计量,并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法.区间估计是通过从总体中抽取的一部分样本,再构造出一个与含有要研究的参数而不含其他位置参数的分布，再根据一定的精确度的要求,从而确定出适当的范围，再求解出该未知参数的区间，则此区间就是区间估计评价一个估计量的好坏通常用以下三个的标准：1、无偏性：无偏性不是指估计量与总体参数之间不能存在任何的偏差，而是指估计量的期望等于总体参数，其中满足这种要求的参数估计叫做无偏估计。2、有效性：用于衡量两个无偏估计之间的优劣，就利用有效性，就是求这个无偏估计的方差，方差越小的那个无偏估计也就越好。3、一致性：一致性是说当样本量足够大时，样本的估计量能够逐渐趋近于总体参数，一致性是说明这个估计为一个好估计的基本要求。扩展资料：点估计的常用方法：1、最大似然估计：最大似然估计的原理是寻找出合适的未知参数的估计值，使似然函数达到最大。那么这个估计值就是最大似然估计2、矩估计：据估计使找出未知参数的低阶矩，用样本均值代替总体均值，用样本方差代替总体方差。那么这个求得的估计就是矩估计

假设检验与区间估计间的关系：1、置信区间具有假设检验的主要功能：在α水准上可回答差别有无统计学意义；2、置信区间可提供假设检验没有提供的信息：根据置信区间上、下限的数值大小可判断差别是否具有实际意义医学教|育网搜集整理；3、假设检验可提供确切的P值，置信区间只能在预先确定的置信度100（1-α）%水平上进行推断，没有精确的概率值，且有可能增大Ⅱ类错误；4、置信区间推断量的大小，即推断总体均数范围；假设检验推断质的大小即推断总体均数是否存在不同。只有把置信区间和假设检验结合起来，互相补充才是对问题比较的完整分析。假设检验基本思想：假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。即为了检验一个假设H0是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据样本对假设H0做出接受或拒绝的决策。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力。常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”。

点估计特别简单，就是代入计算。区间估计要根据T检验或F检验公式代入就行

区别：（1）点估计也称定值估计,它是以抽样得到的样本指标作为总体指标的估计量,并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法.（2）区间估计也是参数估计的一种形式.通过从总体中抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计.前者得出的是一个具体的值,后者是一个区间. 联系：都是统计学中常用的参数估计方法.

统计分析包括统计描述和统计推断。统计推断又分为参数估计和假设检验。参数估计再分为点估计和区间估计。区间估计是指：用已知样本统计量和标误，确定一个有概率意义的区间；而假设检验利用反证法原理，首先依据两种可能性建立两种假设，再从第一种假设出发，计算求出特定统计量（如t，F，卡方等），用“小概率推断原理”（α<0.05）判断该种假设是否成立。 区间估计可以理解为正向求解问题，假设检验可以理解为逆向求解问题，二者可以看作同一个问题的不同表述方式。

推断统计学是一种从样本数据中推断总体特征的方法。它的基本原理是利用样本数据推断总体的参数或分布，进而进行假设检验和置信区间估计等推断性分析。通过推断统计学，我们可以利用有限的样本数据对整个总体进行推断和预测，从而在实践中具有广泛的应用，如市场调查、医学研究、工业质量控制等。在应用中，推断统计学通常涉及到样本的选取、数据的收集和分析等多个环节。通过适当地选择样本，并采用合适的统计方法，可以最大程度地减小抽样误差和随机误差，提高推断的准确性和可靠性。总之，推断统计学是一种非常重要的数据分析方法，它能够帮助我们从有限的样本数据中推断总体的特征，并进行合理的假设检验和置信区间估计等推断性分析。希望我的回答对你有帮助！

统计测量任务八名词解释 1.随机模型：研究中自变量（因素）水平（又称实验处理）是随机取样，所选各水平仅是无限多个水平中的一部分有代表性的样本。 2.固定模型：研究中自变量（因素）总体是有限的几个固定值。所选的实验处理水平即为处理水平的总体。 3.组间设计：即每个（或每组）被试只接受一种自变量水平的实验处理，不同被试接受不同的自变量水平实验处理。 4.组内设计：指每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计，又称“重复测量设计”。这时，每个被试组接受所有实验处理，但组中每个被试只随机地接受一种实验处理。简答 一、什么是二项分布？其平均数与标准差的意义有哪些？推论统计-数据分布 答：1）二项分布的定义：二项分布是指试验仅有两种不同性质结果的概率分布，即各个变量都可归为两个不同性质中的一个，两个观测值是对立的，即二项分布是两个对立事件的概率分布。二项分布的具体定义是：有n次彼此独立的试验，每次试验某事件（或成功事件）出现的概率为p,某事件（或失败事件）不出现的概率为q(=1-p)。 2）二项分布的平均数与标准差意义 如果二项分布满足p<q，np>=5（或p>q，nq>=5）时，n被认为很大，二项分布接近正态分布。此时X变量（即成功的次数）为μ=np, σ=√npq的正态分布，其平均数和标准差是根据理论推导而来，故用μ和σ表示。含义是在二项试验中，成功次数的平均数μ=np，成功次数的离散程度σ=√npq。在实际试验中，试验次数越多，成功次数的平均数和分散程度越接近理论值μ和σ。二项分布应用于解决含有机遇性质的问题（区分实验结果是否由猜测造成的） 二、何谓样本平均数的分布？推论统计-数据分布（20190331） 答：1）从正态分布的总体中可无限抽取所有可能的特定容量（大小为n）的随机样本，所计算的这无限多个样本平均数的分布叫样本平均数的分布。 2）按样本平均数分布规律进行推断与解释：当总体分布为正态或近似正态分布，总体方差已知，样本平均数分布为正态分布，统计量服从正态分布，对样本平均数的分布按正态分布解释；当总体为正态或接近正态，但总体方差未知，用样本的方差代替总体的方差，统计量服从自由度为n-1的t分布，对样本平均数的分布按t分布解释。 三、何谓点估计与区间估计，它们各有哪些优缺点? 推论统计-参数估计（点估计、区间估计） 答：1）区间估计是指用数轴上一段距离，表示未知参数可能落入的范围。点估计是当总体参数不清楚时，用一个特定值（一般用样本统计量）对其估计。 2）点估计的优点是能够提供总体参数的估计值，缺点是点估计总以误差的存在为前提，且不能提供正确估计的概率。区间估计的优点是不仅给出一个估计的范围，还能给出估计精度并用概率说明估计结果的有把握程度，缺点是不能确定一个具体的估计值。 四、优良点估计应满足什么条件？推论统计-参数估计（点估计） 答：1）无偏性：所有可能的统计量与参数真值的偏差的平均值为零。 2）一致性：当样本容量无限增大时，估计值会越来越接近它所估计的总体参数。 3）有效性：若一个无偏估计量的方差对于其他无偏估计量的方差来说是最小的，那么它的取值是比较稳定的，则这一估计值是有效的。 4）充分性：用作估计值的统计量能够反映样本全部数据所反映的总体的信息。 五、说明下列各项因素如何影响置信区间的宽度：推论统计-参数估计（区间估计） （1）增加样本量，（2）增加样本的变异性，（3）提高置信度。 答：1）样本量对置信区间的影响：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。 2）置信水平对置信区间的影响：在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。 3）增加样本的变异性与置信区间的影响：变异越大，说明样本之间的差异越大，置信区间越宽。 六、简述假设检验的基本过程。推论统计-假设检验 答：1）根据问题要求，提出虚无假设H0和研究假设H1 2）选择适当的检验统计量根据抽样分布的原理。 3）计算检验统计量根据样本资料计算出检验统计量的具体值。 4）规定显著性水平，并根据检验的类型查出临界值根据显著性水平和检验类型，通过统计量分布表查出临界值，即拒绝域也随之确定。 5）比较临界值与统计值并进行决策：用计算出的统计量的具体值与临界值相比较，依据检验统计量是否落在拒绝域中，做出接受或拒绝虚无假设的决策。如临界值大于统计值，则接受H0，拒绝H1；反之，则拒绝H0，接受H1。论述 一、什么情况下适合用非参数方法进行平均数差异的显著性检验？推论统计-假设检验 答：1）非参数检验一般不需要严格的前提假设，对总体分布不做严格假定，对样本分布没有要求。当两总体为非正态分布或分布形态未知时适合用非参数方法进行平均数差异的显著性检验。 2）非参数检验特别适用于顺序类型的数据（等级变量）甚至称名数据。 3）非参数检验很适用于小样本，且方法简单。心理学研究中一些规模较大的实验，常常需要在正式实验前做一些实验，要求被试较少且结果尽快处理，用非参数方法很方便。 4）非参数方法最大不足是未能充分利用资料的全部信息。目前还不能处理“交互作用”。 5）采用非参数检验进行平均数差异的显著性检查的方法有：独立样本的秩和检验法、中数检验法，相关样本的符号检验法和符号秩次法（符号秩和检验法）。 二、参数检验（如t或ANOVA）与非参数检验（如卡方）主要差异在于它们要求的假定和需要的数据。解释这些差异。推论统计-假设检验 答：1）参数检验是当总体分布已知，对总体的未知参数进行假设检验。如已知总体为正态分布，可进一步知道样本均值和方差有关总体均值和方差的充分统计量；非参数检验是当总体分布未知，或相关信息所知甚少，对未知分布函数的形式及其他特征进行假设检验。 2）参数检验需要有一些严格的假设，一方面以明确或假定总体分布为前提，对总体未知参数进行估计或检验；一方面需要满足某些总体参数的假定条件。若不满足这些假设仍然用参数方法处理，很有可能得出错误结论；非参数检验一般不需要对总体分布做严格的前提假设。 3）参数检验适用于等距或等比数据的检验；非参数检验适合于计量信息较弱的资料，依据数据的顺序、等级资料即可进行统计推断，因此特别适用于顺序数据（等级变量）甚至称名数据。 4）非参数统计中与参数统计中使用的统计量不同。由于非参数模型，在提炼样本信息时，不可能将样本压缩得十分紧凑而不损失信息。另外统计量的分布或至少是极限分布的，应该与总体分布无关。（此条为原答案，个人认为与原题无关） 三、试述方差分析的基本原理及步骤（举例说明）。复杂统计分析-方差分析 答：方差分析为两个或两个以上的平均数差异的显著性检验，以单因素方差分析为例来说明方差分析的基本原理及步骤。 1）方差分析的基本原理： 1.1）综合虚无假设与部分虚无假设：将“样本所归属的所有总体的平均数都相等”的虚无假设称为“综合虚无假设”，组间的虚无假设称为“部分虚无假设” 2）方差分析的基本步骤： 1）求平方和 平方和为观测数据与平均数离差的平方总和。根据原始数据，分别计算总平方和SSt、组间平方和SSb与组内平方和SSw 2）计算自由度 分别计算总自由度DFt、组间自由度DFb与组内自由度DFw DFb =k-1 DFw=k(n-1) DFt=DFb+DFt=nk-1 3）计算均方（方差） 分别计算组间均方和组内均方。均方=平方和/自由度 MS=SS/DF MSb=SSb/DFbMSw=SSw/DFw 4）计算F值（效应模型与F检验） 根据不同的效应模型，选择相应的公式计算F值。F=组间均方/组内均方=MSb/MSw 5）查F值表进行F检验并做出决断 查F值表，根据F检验确定二者差异是否达到显著性水平，做出接受或拒绝虚无假设的决断。如果计算的F值大于显著性水平的临界值，则可拒绝H0,即可以得出不同组平均数之间在统计上至少有一对存在显著差异。（方差分析结果存在显著差异，则须进行事后检验。即利用事后多重比较方法可进一步判断出是哪一对或哪几对存在显著差异）。 6）陈列方差分析表 将以上步骤计算结果归纳成方差分析表，列于实验报告结尾。主要包括变异来源、平方和、自由度、均方、F值和P值。

【答案】：D区间估计是在一定的概率保证下，根据点估计值，联系一定的误差范围估计总体指标值的一种推断方法。区间估计的三个基本要素：概率度t、点估计值和误差范围△。

主要内容是：1.数据的整理和描述2.概率论介绍3.随机变量及其分布4.抽样方法与抽样分布5.参数估计6.假设检验7.回归分析8.时间序列分析9.指数

点估计的原理，我们以矩估计方法为例，它是点估计中的一种，其原理就是构造样本和总体的矩，然后用样本的矩去估计总体的矩。点估计是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。点估计和区间估计属于总体参数估计问题。何为总体参数统计，当在研究中从样本获得一组数据后，如何通过这组信息，对总体特征进行估计，也就是如何从局部结果推论总体的情况，称为总体参数估计。由样本数据估计总体分布所含未知参数的真值，所得到的值，称为估计值。点估计的精确程度用置信区间表示。当母群的性质不清楚时，我们须利用某一量数作为估计数，以帮助了解母数的性质。如：样本平均数乃是母群平均数μ的估计数。当我们只用一个特定的值，亦即数线上的一个点，作为估计值以估计母数时，就叫做点估计。点估计理论是数理统计学得到较多和较深入发展的一个方面。在小样本方面，1955年C.提出了一个反例，证明当维数大于2时，多维正态分布均值向量的通常估计（样本均值）在平方损失下不可容许。这个简单的但出乎意料的反例启发了关于点估计的容许性的一系列研究。在大样本方面，值得提到的发展还有自适应估计、稳健估计及非参数估计方面许多深入的结果。

参数估计的requisitesu2003u2003我默认大家已经掌握了基本的概率论知识，例如了解概率空间、随机变量、概率的含义，会求随机变量的分布函数、数字特征，对基本的大数定理和中心极限定理有一些了解，最好还要知道三大抽样分布的性质。但是还是简单提一下统计量的概念吧：统计量是从样本中得到的，是样本的函数，统计量不含有任何未知参数。2.参数估计的目的u2003u2003我们在统计中，总是想要通过样本去推断总体的性质，而引进统计量，就是对样本进行描述的过程。实际中，我们感兴趣的问题总是与总体分布中的未知参数有关系，所以，我们要对参数进行估计和检验。这里的参数是指：分布中的未知参数和未知参数的函数分布的各种特征函数3.参数估计的类型和使用在此之间，我们必须要明确一点，估计是一个方法，不是一个具体算出来的值；只是，在给定样本以后，用这种估计的方法，可以算出数值。3.1 点估计u2003u2003点估计，顾名思义是对某个未知参数的值的估计，就像是数轴上的一个点。因此我们的目的也就是找到一个未知参数的好的估计量。u2003u2003知道点估计的含义以后，我们先来看看常用的找估计量的方法：矩估计最大似然估计最小方差无偏估计贝叶斯估计3.1.1 矩估计u2003u2003矩估计的基本原理就是：替换原理通过样本的矩替换总体的矩，用样本矩的函数替换总体矩的函数。u2003u2003这么做的好处是：在总体分布函数未知的情况下，通过样本的特征数可以对各种参数进行估计。u2003u2003矩估计的实质是：用样本的经验分布函数去替换总体的分布，理论基础是格里纹科定理。u2003u2003具体的操作就是：假设已知总体的概率密度函数，但其中的参数未知，通过这个带有未知参数的密度函数去求总体的各阶矩；利用样本的数据，求各阶矩；通过总体各阶矩和样本各阶矩相等，构造方程组，解出参数。3.1.2 最大似然估计（MLE）u2003u2003最大似然估计，也可以叫做极大似然估计，从字面理解非常到位就是，找到一个未知参数的估计，使得在这个估计的条件下，由总体概率密度函数推算的分布下，样本发生的可能性最大。即是，最大的像这样的估计。具体操作就是：将未知参数的估计设为x，带入总体密度函数。建立在样本的独立性的条件下，根据样本求出样本取得当下值的概率。通过分析计算出使得概率达到最大的x，就是未知参数的极大似然估计。最大似然估计具有不变性。3.1.3 最小方差无偏估计u2003u2003首先引进均方误差（MSE）的概念，均方误差是用于衡量点估计好坏的一种标准，关于衡量点估计好坏的标准在后文还会详细介绍，这里为了需要，先简单提一下。首先明确一点，均方误差是对点估计进行的计算。具体的计算公式是，参数估计值与真实值之差的平方的期望，通过分解，也等于估计值的方差加估计值的期望与真实值之差的平方。u2003u2003一致最小均方误差估计，是需要在一个确定的估计类里，找到均方误差相对最小的那个。但由于是在估计类里找，如果不对估计加任何限制，则一致最小均方误差估计是不存在的，所以没有意义。u2003u2003最小方差无偏估计，这里是指一致最小方差无偏估计，就是对于一个参数的无偏估计而言，最小的均方误差就意味着最小的方差。对于参数空间中的任何无偏估计，具有最小方差的那个估计就称作是一致最小方差无偏估计（UMVUE）实际上，用于判断是否是UMVUE，可以通过一个定理方便地得到：未知参数的UMVUE必然与任一零的无偏估计不相关。也就是说，现在还有一个其他的随机变量X，均值是零，那么这个未知参数的UMVUE与这个随机变量X的相关系数（Cov）为零。3.1.4 贝叶斯估计u2003u2003前面介绍的三种办法是频率学派的理论，而贝叶斯估计是贝叶斯学派的观点。u2003u2003贝叶斯估计是建立在已经有关于参数的分布的信息的基础上，叫做先验信息，然后进行样本观测，推算后验分布。也可以理解为，用总体和样本对先验分布做出调整。u2003u2003具体做法是：在参数未知的条件下，确定总体的分布根据参数的先验信息确定先验分布 π(θ)求出在通过先验分布得到的未知参数后，样本的联合分布 p(X|θ)确定样本和未知参数的联合分布，也就是2.与3.得到的分布函数之积 h(X,θ)=p(X|θ)π(θ)。对参数θ的贝叶斯推断，π(θ|X)= h(X,θ)/m(X)，其中m(X) 是从h(X,θ)中对θ整个参数空间积分得到的，X的边际概率函数。3.2 点估计好坏的评价标准u2003u2003前面已经提到点估计的目的是找到未知参数的好的估计量，那么到底怎么定义“好”，也是我们需要关心的。在点估计中，有如下标准衡量：无偏性有效性相合性均方误差充分性原则有效估计u2003u2003我刚学参数估计的时候，脑子里总是记不住这些性质到底在描述什么QAQu2003u2003好吧，其实现在也记不住，我也必须翻一下笔记了…无偏性u2003u2003无偏性是描述经过重复抽样以后，所有对这个未知参数的估计值的平均等于真实的参数值。具体判断也就是计算这个估计的均值，看它是否等于真实值。关于无偏性还有一些性质，最好能够记住：样本的k阶中心距通常不是总体k阶中心矩的无偏估计无偏性不具有不变性，也就是无偏估计的函数不一定是无偏估计u2003u2003无偏估计还有渐近无偏估计，就是当样本量趋近于无穷时，均值的极限趋近于真实值。也是用于衡量一个估计是一个好的估计的准则。有效性u2003u2003有效性是建立在两个无偏估计的基础上，比较两个无偏估计的方差，方差小的更有效。相合性u2003u2003与渐近无偏性从期望的极限角度理解不同，相合性是从概率的角度，即未知参数的估计，在样本量趋近于无穷大的时候，估计量依概率收敛到未知参数。也即是说，当样本量增大的时候，被估计的参数能够被估计到任意指定的精度。判断相合性，我们采用验证它的充分条件：渐进无偏性方差收敛到0u2003u2003由大数定理知道，矩估计一般都是相合的均方误差u2003u2003MSE，是通过计算参数估计值与真实值之差的平方的期望，其大小能够反映估计的好坏，在同一估计类里越小越好。充分性原则u2003u2003首先，要注意充分性原则和充分性是两个不同的东西！充分性是描述统计量不丢失关于样本的任何信息，则称这个统计量为充分统计量。那么，充分性原则和充分性一点关系都没有吗？也不是的。在比较两个无偏估计的好坏的时候，较好的那个无偏估计总是样本的充分统计量；并且，将不是样本充分统计量的统计量，关于充分统计量求期望，得到的估计，一定是充分统计量，并且新的估计的方差也得到了降低。u2003u2003换句话说，对于所有的统计推断问题，考虑未知参数的估计问题，只需要在基于充分统计量的函数中进行即可，这就是充分性原则。u2003u2003你可能还在想，怎么将不是样本充分统计量的统计量关于一个充分统计量求期望？利用随机过程讲义的第一章的内容，利用条件概率公式，连续函数求积分，离散函数求∑。有效估计u2003u2003有效估计是一个估计，它的方差达到了Cramer-Rao方程的下界，有效估计一定是UMVUE哈。具体计算来判断是否是有效估计的话：根据总体密度函数（含参数）检验满足C-R方程的条件；求费希尔信息量，找到C-R下界；对无偏估计求方差，检验是否等于C-R下界。3.3 区间估计u2003u2003之前我们讨论的都是点估计，但是关于统计量的精度我们无法定量的回答，必须通过它们的分布来反映。在实际中，度量点估计精度直观方法就是给出未知参数的一个区间，这就是区间估计。u2003u2003区间估计是想要找到两个统计量，构成一个区间，这个区间盖住未知参数真值的可能性不确定，但是人们总是希望在尽可能小的区间下，区间盖住真值的可能性越大越好，由此得到置信区间的定义：u2003u2003置信区间，是一个有样本值得到的随机区间，未知参数真值落在这个随机区间中的概率大于等于1-a，或者理解为，未知参数真值不落在这个随机区间中的概率小于置信度，满足这个条件的随机区间称作置信区间。首先，置信水平是随机区间盖住真值的概率，置信水平等于置信度，然后，我自己理解置信度是这样的：当大量重复实验，用置信区间的计算方法，得到很多个N个随机区间的时候，有(N* 置信水平)的那么多个区间，包括了均值。u2003u2003那具体怎么做区间估计呢？我们通过构造区间估计的方法，使用最基本的枢轴量法：什么是枢轴量？u2003u2003枢轴量是样本和未知参数的函数，它具有的性质是其分布不依赖与未知参数，或者说，它的概率密度函数与参数无关。枢轴量有什么用？u2003u2003在参数未知的时候，没有办法直接凭空从置信水平找到随机区间的上下限，所以采用枢轴量的分布函数，以此为媒介，根据置信水平，先算出枢轴量的置信区间，再反解出上下限。枢轴量怎么用？u2003u2003其实2.已经解答过了，从未知参数的好的点估计（MLE）出发，用它的性质和密度函数构造。根据置信水平，通常采用等尾置信区间保证区间长度最短，先算出枢轴量的置信区间，再反解出上下限。有什么特别的检验的构造套路吗？单个正态总体参数：分为均值、方差是否已知，对均值和方差分别都有不同的枢轴量大样本置信区间：原理是中心极限定理，在样本方差已知的时候，很 ok;在样本方差未知的时候，中心极限定理的分布可以将方差换成它的相合估计。注意哦，大样本运用中心极限定理，最多只有样本的方差的相合估计代替方差，不可以用均值的无偏估计代替总体均值位置上的 μ 的！两独立正态总体下均值之差和方差之比的置信区间：类似于单个正态总体，在估计均值的时候，要看方差是否已知，或者方差成比例；在估计方差之比的时候，直接就有枢轴量，不需要讨论均值是否已知。u2003u2003除了这些，均匀分布的总体还有一些特别的构造方法，课后题和期中考试卷子也有涉及，供自己参考~u2003u2003注：区间估计构造枢轴量的时候，大量用到前面一章节的统计量及其分布、以及三大抽样分布的基础。

字　数：534 千字书　号：112664开　本：16包　装：平装印　次：4-7定价：￥33.00 第1章 导论　　1.1 统计及其应用领域　　1.2 统计数据的类型　　1.3 统计中的几个基本概念　　思考与练习　　第2章 数据的搜集　　2.1 数据的来源　　2.2 调查数据　　2.3 实验数据　　2.4 数据的误差　　思考与练习　　第3章 数据的图表展示　　3.1 数据的预处理　　3.2 品质数据的整理与展示　　3.3 数值型数据的整理与展示　　3.4 合理使用图表　　思考与练习　　第4章 数据的概括性度量　　4.1 集中趋势的度量　　4.2 离散程度的度量　　4.3 偏态与峰态的度量　　思考与练习　　第5章 概率与概率分布　　5.1 随机事件及其概率　　5.2 概率的性质与运算法则　　5.3 离散型随机变量及其分布　　5.4 连续型随机变量的概率分布　　思考与练习　　第6章 统计量及其抽样分布　　6.1 统计量　　6.2 关于分布的几个概念　　6.3 由正态分布导出的几个重要分布　　6.4 样本均值的分布与中心极限定理　　6.5 样本比例的抽样分布　　6.6 两个样本平均值之差的分布　　6.7 关于样本方差的分布　　思考与练习　　第7章 参数估计　　7.l 参数估计的基本原理　　7.2 一个总体参数的区间估计　　7.3 两个总体参数的区间估计　　7.4 样本量的确定　　思考与练习　　第8章 假设检验　　8.1 假设检验的基本问题　　8.2 一个总体参数的检验　　8.3 两个总体参数的检验　　8.4 检验问题的进一步说明　　思考与练习　　第9章 列联分析　　9.1 分类数据与列联表　　9.2 y2检验　　9.3 列联表中的相关测量　　9.4 列联分析中应注意的问题　　思考与练习　　第10章 方差分析　　10.1 方差分析引论　　10.2 单因素方差分析　　10.3 双因素方差分析　　思考与练习　　第11章 一元线性回归　　11.1 变量间关系的度量　　11.2 一元线性回归　　11.3 利用回归方程进行预测　　11.4 残差分析　　思考与练习　　第12章 多元线性回归　　12.1 多元线性回归模型　　12.2 回归方程的拟合优度　　12.3 显著性检验　　12.4 多重共线性　　12.5 利用回归方程进行预测　　12.6 变量选择与逐步回归　　思考与练习　　第13章 时间序列分析和预测　　13.1 时间序列及其分解　　13.2 时间序列的描述性分析　　13.3 时间序列预测的程序　　13.4 平稳序列的预测　　13.5 趋势型序列的预测　　13.6 复合型序列的分解预测　　思考与练习　　第14章 指 数　　14.1 基本问题　　14.2 总指数编制方法　　14.3 指数体系　　14.4 几种典型的指数　　14.5 综合评价指数　　思考与练习　　附录一 术语表　　附录二 用Excel生成概率分布表参考文献 总体根据其所包含的单位数目是否可数可以分为有限总体和无限总体。有限总体是指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的。比如，由若干个企业构成的总体就是有限总体，一批待检验的灯泡也是有限总体。无限总体是指总体所包括的元素是无限的，不可数的。例如，在科学实验中，每一个实验数据可以看做一个总体的一个元素，而实验则可以无限地进行下去，因此由实验数据构成的总体就是一个无限总体。 总体分为有限总体和无限总体主要是为了判别在抽样中每次抽取是否独立。对于无限总体，每次抽取一个单位，并不影响下一次的抽样结果，因此每次抽取可以看做是独立的。对于有限总体，抽取一个单位后，总体元素就会减少一个，前一次的抽样结果往往会影响第二次的抽样结果，因此每次抽取是不独立的。这些因素会影响到抽样推断的结果。

（1）臵信区间具有假设检验的主要功能。（2）臵信区间可提供假设检验没有提供的信息，臵信区间在回答区别有无统计学意义的同时，还可以提示差别时候具有实际意义。（3）假设检验比臵信区间多提供信息，假设检验可以报告确切的P值，臵信区间只能在预先设定的臵信度水平上进行推断。根据以上结论，臵信区间与假设检验既能提供相互等价的信息，又有各自不同的功能。把臵信区间与假设检验结合起来，可以提供更为全面、完善的信息。扩展资料：首先，引入记号：σ"=σ/sqrt(n)s"=s*/sqrt(n)情况1　小样本（n<30），σ已知，此时区间位于 x* ± z（α/2）×σ"情况2　小样本（n<30），σ未知，此时区间位于 x* ± t（α/2）×s"情况3　大样本（n≥30），σ已知，此时区间位于 x* ± z（α/2）×σ"情况4　大样本（n≥30），σ未知，此时区间位于 x* ± z（α/2）×s"其中，　z（α/2）表示：正态分布的水平α的分位数t（α/2）表示：T分布的水平α的分位数参考资料来源：百度百科-区间估计

用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。

应该可以参考去年的考试大纲吧。

一、单项选择题：1～65小题，每小题2分，共130分。在每小题给出的四个选项中，请选出一项最符合题目要求的。 　　1.用信息加工的观点来研究人的感觉、知觉、记忆、思维等心理过程的心理观点是（ ）。 　　A.行为的观点　B.生物学的观点　C.现象学的观点　D.认知的观点 　　2.力图对心理经验作客观研究的是（ ）。 　　A.巴甫洛夫　B.心理动力理论　C.认知心理学　D.行为主义 　　3.下面不属于内部感觉的是（ ）。 　　A.动觉　B.痛觉　C.平衡觉　D.内部感觉 　　4.采用一种专门的测量工具，在较短的时间内，对被试的某些或某方面的心理品质作出测定、鉴别和分析的方法，在心理学研究中属于（ ）。 　　A.观察法　B.实验法　C.心理测验法　D.调查法 　　5.神经系统结构和机能的最小单位是（ ）。 　　A.神经元　B.胶质细胞　C.突触　D.反射弧 　　6.机能系统说由（ ）通过对大脑损伤病人的临床治疗中总结提出的。 　　A.布鲁德曼　B.加尔　C.弗洛伦斯　D.鲁利亚 　　7.下列不是反射活动的一项是（ ）。 　　A.草履虫的趋利避害反应　　　　　　B.人的手被火烫便立即移开 　　C.黑猩猩解决问题获取食物的行为　　D.学生听到铃声进教室上课 　　8.“人心不同，各如其面”，这句俗语为人格的哪种特点作了的诠释？（ ） 　　A.稳定性　B.独特性　C.整合性　D功能性 　　9.思维的过程不包括（ ）。 　　A.分析与综合　B.判断与推理　C.比较与抽象概括　D.系统化与具体化 　　10.直接影响活动效率，使活动顺利完成的个性心理特征是（ ）。 　　A.性格　B.气质　C.能力　D.兴趣 　　11.气质的动力性特征受制于人的（ ）。 　　A.兴趣爱好类型　B.性格类型　C.高级神经活动类型　D.动机需要类型 　　12.在智力技能形成的过程中，依据智力活动的实践模式，以展开的、外显的方式付诸实施的阶段是（ ）。 　　A.原型定向　B.操作定向　C.原型操作　D.原型内化 　　13.闭卷考试时，学生主要的记忆活动是（ ）。 　　A.识记　B.保持　C.再认　D.回忆 　　14……“寻人启事”写成“寻丫启事”易引起人们注意是利用刺激物的什么特点？（ ） 　　A.强度　B.活动　C.持续　D.对比 　　15.医生通过观察、号脉、听诊诊断病情用于下列哪种思维特性？（ ）。 　　A.直接性　B.间接性　C.广阔性　D.创造性 　　16.有关感觉的相互作用，表述正确德是（ ）。 　　A.一般弱刺激能提高其他分析器官的感受性 　　B.红、黄、橙等暖色给人以温暖的感觉，主要体现了感觉的相互作用 　　C.强烈的声音刺激可使牙疼得更加厉害，符合感觉相互作用规律 　　D.以上均正确 　　17.“赛马跨越障碍，加速冲刺动作”是（ ）。 　　A.本能行为　B.习惯动作　C.随意动作　D.不随意动作 　　18.信息在短时记忆中一般只保持（ ）秒钟。 　　A……1～2 　B……20～40 　C. 60～70 　D. 70～80 　　19.当个体处于不明情境中时，倾向于仔细考虑所观察到的现象及所面临的问题，在行动前致力于把问题考虑清楚的认知方式是（ ）。 　　A.场依存型　B.冲动型　C.慎思型　D.独立型 　　20.精力旺盛、表里如一、刚强、易感情用事，这是下列哪种气质类型的特点？（ ） 　　A.胆汁质　B.粘液质　C.多血质　D.抑郁质 　　21.与意志坚韧的人相反的是（ ）。 　　A.喜欢听别人意见并很倾向于接受别人的暗示　　B.优柔寡断的人 　　C.固执己见的人　　　　　　　　　　　　　　　D.草率的人 　　22.将对象从背景中分化出来的知觉特性是（ ）。 　　A.选择性　B.恒常性　C.理解性　D.整体性 　　23.在路上遇见小时候的同伴，虽然叫不出他的姓名，但确认是认识的，此时的心理活动是（ ）。 　　A.重现　B.保持　C.回忆　D.再认 　　24.斯滕伯格对短时记忆的研究发现，对短时记忆项目的提取采用的是（ ）。 　　A.平行扫描　B.完全系列扫描　C.自动停止系列扫描　D.继时性扫描 　　25.在看完《西游记》后，脑中产生一个“栩栩如生”的孙悟空的形象的心理过程是（ ）。 　　A.再造想像　B创造相像　C.幻想　D.表象形成 　　26.在解决河内塔问题时人们采用的策略是（ ）。 　　A.算法　B.手段-目的分析　C.逆向搜索　D.爬山法 　　27.在概念形成的策略中，（ ）是更有效的策略。 　　A.保守性策略　B.冒险性策略　C.同时性扫描　D.继时性扫描 　　28.在概念的层次网络模型中，每个概念结点上储存的是（ ）。 　　A.该概念独有特征　　　　B.本级概念共有的特征 　　C.该概念的功能性特征　　D.该概念的所有特征 　　29.一些自愿到边远贫困地区支教的志愿者的行为说明（ ）。 　　A.马斯洛的需要层次理论是错误的 　　B.生理和安全的需要并不需要大的力量 　　C.低级需要和高级需要并不是绝对独立的 　　D.不同的人对低级需要并不是绝对独立的 　　30.根据坎农-巴德情绪学说，情绪的中心位于（ ）。 　　A.内脏　B.外周神经系统　C.杏仁核　D.丘脑 　　31.对文化和知识的内容较少依赖，取决于个人的禀赋的，在信息加工和问题解决过程中表现出的能力是（ ）。 　　A.晶体智力　B.流体智力　C.创造智力　D.操作智力 　　32.根据斯皮尔曼提出的能力二因素说，当活动中包括的一般因素较多时，正确的是（ ）。 　　A.各种作业成绩的正相关越高　　B.各种作业成绩的正相关越低 　　C.各种作业成绩之间互相独立　　D.各种作业成绩取决于特殊因素，而与一般因素无关 　　33.“三岁看大，七岁看老”这句俗语反映的是（ ）因素对人格的影响。 　　A.社会文化　B.家庭环境　C.自然物理环境　D.早期童年经验 　　34.俗语说“江山易改，秉性难移”是指人格具有（ ）。 　　A.独特性　B.稳定性　C.整体性　D.功能性 　　35.奥尔波特将一个最典型、最有概括性并对一个人的各方面行为均产生影响的特质称为（ ）。 　　A.共同特质　B.中心特质　C.首要特质　D.动力特质 　　36.弗洛伊德把性心理发展阶段分为5个时期。性蕾期的时间段是（ ）。 　　A.3岁至5岁或6岁　　B.18个月到3岁 　　C.6岁持续到12岁　　D.出生持续到大约18个月 　　37.一般认为小学生思维发展的质变期或关键期是小学（ ）。 　　A.三年级　B.四年级　C.五年级　D.六年级 　　38.体现了垂直迁移的具体事例是（ ）。 　　A.汉语拼音的学习影响英语字母的发音 　　B.“角”的概念的掌握影响“直角”、“平角”等概念的学习 　　C.“石”字的学习影响“磊”字的学习 　　D.在学校形成的爱护公物的习惯影响在校外的行为表现 　　39.根据认知心理学的研究，程序性知识的表征形式主要是（ ）。 　　A.命题　B.命题网络　C.图式　D.产生式 　　40. .品德心理结构中有动力色彩的成份是（ ）。 　　A.道德认识　B.道德情感　C.道德意志　D.道德行为 　　41.采用道德两难故事法研究儿童、青少年品德发展的过程，提出了儿童青少年品德发展三个水平六个阶段理论的心理学家是（ ）。 　　A.皮亚杰　B.斯陶布　C.章志光　D.柯尔伯格 　　42.根据动机的成败归因理论，一个学生将考试失败的原因归于个人能力时（ ）。 　　A.是一种正确的归因倾向　　　　B.教师应予以引导和纠正 　　C.会产生积极的情绪情感体验　　D.会产生侥幸心理 　　43.受过去经验与习惯影响而产生的心理活动的准备状态是（ ）。 　　A.原型　B.定势　C.迁移　D.原型启发 　　44.通过一定的榜样来强化相应的学习行为或学习行为倾向是（ ）。 　　A.直接强化　B.自我强化　C.负强化　D.替代强化 　　45.在学习过程中，学生所学内容并不依靠他们独立的发现，学习者只须接受或理解，以便今后可以利用或重视。这就是（ ）。 　　A.发现学习　B.接受学习　C.机械学习　D.掌握学习 　　46.用自己的话来表达问题的结构，从而形成解决问题的路径是指（ ）。 　　A.形成问题的表征　　B.解题成果的评价 　　C.知识技能的调用　　D.知识的准备 　　47.先有一个目标（目的），它与当前的状态之间存在着差异，人们认识到这个差异，就要想出某种办法采取活动（手段）来减小这个差异。这种解决问题的方法或策略是（ ）。 　　A.爬山法　B.逆向工作法　C.手段—目的分析法　D.尝试错误法 　　48.当一个人真的意识到病情严重，初次感到死亡的危胁时，典型的反应是（ ）。 　　A.感到抑郁　　　　　　　　B.感到异常愤怒 　　C.感到震惊，并否认疾病　　D.接受事实，并寻找可能的补救办法 　　49.埃里克森认为在学前期的主要发展任务是获得主动感，克服（ ）。 　　A.焦虑感　B.内疚感　C.自卑感　D.孤独感 　　50.实验心理学已经成为科学心理学研究的主要代表和主力，这一地位的取得离不开实验心理学创始之时众多研究这的工作和贡献。其中又尤其以三位学者的工作有里程碑意义。他们是：（）首先提出心理学必须用实验的方法进行研究；（）开创性地提出了量化研究“心灵”的思想；（）则首先用实证方法研究记忆等高级心理过程之先河。（ ） 　　A.费希纳冯特艾宾浩斯　　B.费希纳艾宾浩斯冯特 　　C.冯特费希纳艾宾浩斯　　D.冯特艾宾浩斯费希纳 　　51.你认为暖色调的房间可以减少人的不良情绪，这是你的（ ）。 　　A.理论　B.实验设计　C.问题　D.假设 　　52.某研究发现，近40%的少年犯来自单亲家庭，请问该研究使用的是什么研究方法？（ ） 　　A.自然观察法　B.个案法　C.调查法　D.实验法 　　53.在“超常与常态儿童的兴趣、动机与创造性思维的比较研究”一文中，因变量是指（ ）。 　　A.超常儿童　B.常态儿童　C.超常与常态儿童　D.兴趣、动机与创造性研究 　　54.下面会引起天花板效应的是（ ）。 　　A.被试不具代表性　　B.让四年级学生做10以下加减法 　　C.题目过难　　　　　D.被试不了解实验目的 　　55. .t分布比标准正态分布（ ）。 　　A.中心位置左移，但分布曲线相同　　B.中心位置右移，但分布曲线相同 　　C.中心位置不变，但分布曲线峰高　　D.中心位置不变，但分布曲线峰低，两侧较伸展 　　56. .下列哪些方法对提高统计效力没有帮助（ ）。 　　A.增加样本容量　　B.将a水平从0.05变为0.01 　　C.使用单尾检验　　D.以上方法均可提高统计效力 　　57.某研究选取容量均为5的三个独立样本，进行方差分析，其总自由度为（ ）。 　　A.15 　　B.12 　　C.2　　 D.14 　　58.减小均数的抽样误差的可行的方法之一是（ ）。 　　A.严格执行随机抽样　　B.增大样本容量 　　C.设立对照　　　　　　D.选一些处于中间状态的个体。 　　59.在实际工作中，两均数作差别的统计检验时要求数据近似正态分布，以及（ ）。 　　A.两样本均数相差不太大　　B.两组例数不能相差太多 　　C.两样本方差相近　　　　　D.两组数据标准误相近 　　60. （ ）表明了从样本得到的结果相比于真正总体的变异量。 　　A.信度　　B.效度　　C.置信区间　　D.取样误差 　　61.下列组合分数的方法中属于合成分数的特殊方法是（ ）。 　　A.推理方法　B.多重分段　C.临床判断　D.轮廓分析 　　62.百分等级属于（ ）。 　　A.称名量表　B.顺序量表　C.等距量表　D.比例量表 　　63.要想使项目区分度变大，难度应越接近于（ ）。 　　A.0 　B.0.5　 C.0.75 　D.0.1 　　64. SCI90（90项症状自评量表）属于（ ）。 　　A.临床记忆量表　　　　B.人格问卷 　　C.精神症状评定量表　　D.智力测验 　　65. 16PF适用于（ ）。 　　A.8岁以上的儿童及成人　 　B.10岁以上的儿童及成人 　　C.16岁以上的青年及成人　　D.20岁以上的青年及成人 二、多项选择题：66～75小题，每小题3分，共30分。在每小题给出的四个选项中，至少有两个选项是符合题目要求的，请选出所有符合题目要求的答案，多选、少选均不得分。 　　66.在声音掩蔽中会出现的现象是（ ）。 　　A.与掩蔽音频率接近的声音，受到的掩蔽作用大 　　B.低频掩蔽音对高频声音的掩蔽作用要大于高频掩蔽音对低频声音的掩蔽作用 　　C.掩蔽音强度提高 　　D.纯音的掩蔽作用和噪音的掩蔽作用相同 　　67.错觉产生的原因可能是（ ）。 　　A.物体轮廓对眼动方向和范围产生影响 　　B.侧抑制改变神经兴奋分布的中心 　　C.知觉理解性的作用 　　D.误用知觉恒常性 　　68.多因素设计的主要特点是（ ）。 　　A.可以观察因素之间的相互作用 　　B.揭示不同因素之间的内在联系 　　C.获得更生态化的实验结果 　　D.实验设计与实验相对复杂 　　69.下列关于ABC三种反应时说法正确的是（ ）。 　　A.A—简单反应时的反应时最短 　　B.B—选择反应时的反应时最长 　　C.C—辨别反应时的反应时最长 　　D.A、B反应的反应时可以根据减法法计算出来 　　70.心理物理学中建立等级量表的主要方法有（ ）。 　　A.等级排列法　　B.数量估计法 　　C.差别阈限法　　D.对偶比较法 　　71.效度主要表示测验是否（ ）。 　　A.达到了编题者索要的精度 　　B.满足了经典测量模型 　　C.测出了所要测的特质 　　D.测验是否可靠的指标 　　72.注意和意识具有以下的关系（ ）。 　　A.注意是一种心理活动，而意识是一种心理内容 　　B.与意识相比，注意不容易控制 　　C.当处于注意状态下，意识内容相对比较清晰 　　D.注意中也包含无意识过程 　　73.在情绪调节中存在个体差异，这种差异表现在（ ）。 　　A.情绪智力　　　　B.情绪的激活阈限 　　C.情绪的持续性　　D.情绪的生理唤醒 　　74.下列选项中属于学习的认知理论的有（ ）。 　　A.完形-顿悟说　　B.认知-目的说 　　C.认知-发现说　　D.观察学习理论 　　75.在实验中应该保持恒定的变量有（ ）。 　　A.自变量　　　B.因变量 　　C.控制变量　　D潜在的变量 　　三、简答题：76～80小题，每小题10分，共50分。 　　76.分析三种古典心理物理学方法的优缺点。 　　77.简述区间估计原理。 　　78.简述错觉的特点及其产生的原因。 　　79.简述统计推断的核心逻辑。 　　80.简述影响信度系数的因素。 　　四、综合题：81～83小题，每小题30分，共90分。 　　81.人们发现，随着现在电视上暴力和色彩的内容越来越多，青少年犯罪的比例也在不断提高，请用心理学原理解释这一现象。 　　82.试述柯尔伯格的道德认知发展理论及对德育工作的启发。

7．1 统计抽样的意义7．1．1 统计抽样的概念与特点7．1．2 统计抽样的作用7．1．3 统计抽样的基本概念7．2 抽样误差7．2．1 抽样误差的意义7．2．2 抽样平均误差7．2．3 抽样极限误差7．3 抽样估计的方法7．3．1 点估计7．3．2 区间估计7．4 抽样方案的设计7．4．1 抽样框的编制7．4．2 抽取样本单位的方法7．4．3 抽样的组织形式7．4．4 必要样本单位数的确定本章小结思考题技能实训题

问题一：计算器怎么算一次函数 1、将函数自变量(如x)的增长步长设置成很少的值dx(如每次增加0.001)。 2、确定自变量的区间（如[x1,x2]），使用一个循环语句，将自变量从初始值(x1)开始计算，每次计算到一对应的y值；自变量按步长增长(x=x+dx)，再重复计算，直到自变量达到结束值(x2)。示例如下，手机上用易历知食内部自带的代数计算器绘制一次函数图： 问题二：计算器发展历史? 1642年，年仅19岁的法国伟大科学家帕斯卡引用算盘的原理，发明了第一部机械式计算器，在他的计算器中有一些互相联锁的齿轮，一个转过十位的齿轮会使另一个齿轮转过一位，人们可以像拨电话号码盘那样，把数字拨进去，计算结果就会出现在另一个窗口中，但是只能做加减计算。1694年，莱布尼兹在德国将其改进成可以进行乘除的计算。此后，一直要到20世纪50年代末才有电子计算器的出现。 问题三：用卡西欧fx991ms计算器计算定积分时如何输入正负无穷？只有这么多分了麻烦知道的说下谢谢 函数机什么的，都只能求不定积分 楼主可以试试输入一个比较大的值来代替无穷 问题四：excel计算合计结果在不同区间内计算公式不一样请问怎么处理 逻辑关系没有叙述述清楚，答题人理解不了你的叙述，怎么给你答案？ 你自己解释一下什么数值符合你说的条件？ 那个数值能小于0而且还要大于等于8？ 问题五：方程怎么解？可不可以用计算器计算？ 令f(x)=x-e∧x 求导得: f ′(x)=1-e∧x 单调增区间(-∞，0) 单调减区间(0，+∞) 极大值f(0)=0-1=-1＜5 所以无解 问题六：我想知道自考商务管理的数量方法科目时可以带计算器吗？如果可以要用什么样的计算器？卡西欧FX-991ES行吗 20分 你好，自考一般除开数学类课程不允许带计算器外，其他都是可以带的。 放心吧，你这个商务管理肯定是可以带的。 你如果实在是拿不准，把计算器带着，考试前问监考是否可用，不可以用 放到物品放置处就OK了。 问题七：C#如何实现计算器？ 从提问和截图上看数据并不多，所以可以直接取出数据库记录为DataTable，然后就很简单了，就是判断区间、取对应值、代入公式、计算结果，简单描述如下，有什么问题再追问或补充： 1、输入X值后做一个判断，如果输入的值小于1或者大于1000，那么就提示用户数据非法，至于方式很多，可以显示在TextBox中，也可以弹出提示框，还可以禁用计算按钮； 2、连接数据得到DataTable这个很简单了，现在要做的就是遍历或是循环DataTable中的行，根据输入的值大于等于第一列和小于等于第二列（等于最大值时算在哪个区间这个逻辑你没说，根据你的需求来）来得到来得到对应的DataRow，示例代码如下： DataRow selected = null; 定义用于取值的行 foreach(DataRow dr in DataTable.Rows) 遍历数据表中的行 if(Convert.ToDouble(dr[0])x) 等于按你的要求写 selected=dr; 得到取值区间的行 3、得到对应的行之后就很简单了，根据公式取得对应列的值，代入公式计算出结果就是了； if(selected != null) y=Convert.ToDouble(dr[2]) * x 计算Y值，代码我简写了，就是取对应列代入就是了 基本就是这样，希望对你有帮助，有疑问请补充问题或是追问

《统计学》考试科目包括描述统计学和推断统计学。描述统计学占了40%，推断统计学占60%。描述统计学包括：统计学的基本概念，统计数据的收集、整理及数据分布特征的描述；确定性时间序列的分析与预测；统计指数。推断统计学包括：随机变量及其分布、数字特征、大数定律及中心极限定理；抽样分布、参数估计与假设检验；非参数统计的检验方法（秩和检验、分布拟合检验和独立性检验等）；方差分析和实验设计（单因素及双因素方差分析）；相关与回归分析（一元和多元回归分析）；随机时间序列：平稳时间序列的一些基本概念；平稳时间序列模型的建立（模型识别、估计、检验等）及预测。832统计学是最难的，比如央财考的就是832统计学，因为推断统计要难很多。432统计学：1、调查的组织和实施2、概率抽样与非概率抽样3、数据的预处理4、用图表展示定性数据5、用图表展示定量数据6、用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数7、用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差8、参数估计的基本原理9、一个总体和两个总体参数的区间估计10、样本量的确定11、假设检验的基本原理12、一个总体和两个总体的参数的检验13、方差分析的基本原理14、单因子和双因子方差分析的实现和结果解释15、变量间的关系：相关关系和函数关系的差别16、一元线性回归的估计和检验17、用残差检验模型的假定18、多元线性回归模型19、多元线性回归的拟合优度和显著性检验20、多重共线性现象21、时间序列的组成要素22、时间序列的预测方法432统计学对用统计软件（如spssSASEview）分析数据、得出结果的要求要高些。运用统计做实验，偏向专业硕士。396当然就是偏向经济方面的。PS:统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

区间估计（intervalestimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。

区间估计的方法为：收集样本数据，注意随机性，根据样本数据计算总体参数的估计量和标准误差然后计算置信度水平的区间估计。区间估计介绍：区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。基本定义：区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。区间估计的例子：参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数（或参数的函数）的真值所在范围的估计。例如，估计一种药品所含杂质的比率在1～2%之间；估计一种合金的断裂强度在1000～1200千克之间，等等。在有的问题中，只需要对未知量取值的上限或下限作出估计。如前例中，一般只对上限感兴趣，而在第二例中，则只对下限感兴趣。区间估计的原理和准则：至于怎样的区间才算是“适当”，如何去构造它，则与所依据的原理和准则有关。这些原理、准则及构造区间估计的方法，便是区间估计理论的研究对象。作为参数估计的形式，区间估计与点估计是并列而又互相补充的，它与假设检验也有密切的联系。

区间估计的概念区间估计是根据样本统计量，利用抽样分布的原理，用概率表示总体参数可能落在某数值区间之内的推算方法。区间估计的原理区间估计的理论依据是抽样分布理论。现在以总体平均数区间估计为例，说明区间估计的基本原理。总体参数区间估计的计算方法由于样本容量、总体分布状态等多方面因素对总体参数估计的可信度都会产生不同程度的影响，因此，在进行总体参数估计时要针对不同情况区别对待。大样本总体平均数的区间估计要对总体平均数μ做出比较准确的估计，就要合理地确定平均数样本分布的标准差即标准误。事实上，标准误与样本容量和总体分布的标准差关系密切。当样本容量n大于30的时候，样本标准差S与总体标准差σ相差不会很大，一般就可以利用S来做σ的估计值。同时，随着样本容量的增加，样本平均数与总体平均数的差距就会缩小，即标准误就会减小。

区间估计公式：F/G＝h/L。区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。在数学里，区间通常是指这样的一类实数集合：如果x和y是两个在集合里的数，那么，任何x和y之间的数也属于该集合。例如，由符合0≤x≤1的实数所构成的集合，便是一个区间，它包含了0、1，还有0和1之间的全体实数。其他例子包括：实数集，负实数组成的集合等。区间估计是统计学最重要的内容。统计学里面的一个概述就是区间统计，统计学在很多时候都需要用到估计的内容，取一个近似值，所以说区间估计是非常重要的，也是必要的一种方法。统计学很重要的目的就是组间的比较和组内的比较，区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围。

区间估计公式：F/G＝h/L。区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。在数学里，区间通常是指这样的一类实数集合：如果x和y是两个在集合里的数，那么，任何x和y之间的数也属于该集合。例如，由符合0≤x≤1的实数所构成的集合，便是一个区间，它包含了0、1，还有0和1之间的全体实数。其他例子包括：实数集，负实数组成的集合等。

区间估计是统计学最重要的原因：1、区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。2、区间估计是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。3、用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围，这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。

区间估计是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。区间估计（interval estimation）是从点估计值和抽样标准误差出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间.其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level），这个建立起区间估计来的包含待估计参数的区间称为置信区间（confidence interval），指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数（或参数的函数）的真值所在范围的估贝叶斯方法计。例如，估计一种药品所含杂质的比率在1～2%之间；估计一种合金的断裂强度在1000～1200千克之间，等等。在有的问题中，只需要对未知量取值的上限或下限作出估计。如前例中，一般只对上限感兴趣，而在第二例中，则只对下限感兴趣。

大数定理是区间估计的理论依据，这个说法是错误的。拓展资料：区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。区间估计（interval estimation）是从点估计值和抽样标准误差出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间.其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level），这个建立起来的包含待估计参数的区间称为置信区间（confidence interval），指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl）和置信上限（upper confidence limit,ucl)

大数定律不是区间估计的理论依据。区间估计的理论是中心极限定理。大数法则即大数定律。是描述相当多次数重复实验的结果的定律。根据这个定律知道，样本数量越多，则其平均就越趋近期望值。大数定律很重要，因为它“保证”了一些随机事件的均值的长期稳定性。人们发现，在重复试验中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值；人们同时也发现，在对物理量的测量实践中，测定值的算术平均也具有稳定性。区间估计（intervalestimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。

因为区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式在区间内分为95%的区间和99%的区间来判断正常值范围。

新区是非常重要的，一般那开车就需要间区测速，没有的话就会非常危险，有最尾的事

区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。

1、区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。 2、区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。 3、用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围，这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。

为什么说区间估计是统计学最重要的那种，因为这个可以搜索的特别准确。

因为区间估计是统计学来判断正常值和异常值的一个判断方式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。扩展资料用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围。这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。区间估计，区间估计的区间上、下界通常形式为：“点估计±误差”“总体均值”的区间估计。

从试卷上讲，占比大。从难度上讲，计算困难。从应用上讲，具有实际意义。

区间估计的宽度不可以控制，因置信度越高，区间就越宽，估计越不精确。样本容量：加大样本容量，可以提高样本的代表性，提高估计精确度。区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。区间估计（interval estimation）是从点估计值和抽样标准误差出发，按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level），这个建立起来的包含待估计参数的区间称为置信区间（confidence interval），指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl）和置信上限（upper confidence limit,ucl)

全题如下：区间估计中总体指标所在范围（）。A是一个可能范围。B是绝对可靠的范围。C不是绝对可靠的范围。D是有一定把握程度的范围。E是毫无把握的范围。正确答案ACD答案解析区间估计就是根据估计可靠程度的要求，利用随机抽取的样本的统计量值确定能够覆盖总体参数的可能区间的一种估计方法。它是包括样本统计量在内（有时是以统计量为中心）的一个区间，该区间通常是由样本统计量加减估计标准误差得到的。区间估计（interval estimate）是在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间通常由样本统计量加减估计误差得到。与点估计不同，进行区间估计时，根据样本统计量的抽样分布可以对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。下面将以总体均值的区间估计为例来说明区间估计的基本原理。区间估计，是参数估计的一种形式。1934年，由统计学家J.奈曼所创立的一种严格的区间估计理论。置信系数是这个理论中最为基本的概念。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。用数轴上的一段距离或一个数据区间，表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。